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解锁RAG： AI 2.0 时代的“杀手锏”

发布日期：2025-01-26 21:31:39 浏览次数： 1579 来源：ruby的数据漫谈

摘要：在人工智能快速发展的当下，RAG（检索增强生成）技术成为 AI 领域的关键突破点。本文深入剖析阿里云 AI 搜索 RAG 大模型，带你一探究竟。从 RAG 的背景、架构出发，详细分析其效果问题及归因，进而介绍阿里云的优化实践，包括文档切片改进、大模型微调与 Agent 探索。同时，通过电商、教育搜题等丰富的应用场景展示，呈现 RAG 在实际中的强大效能。无论是 AI 爱好者，还是相关从业者，都能从中获取有价值的信息，一同解锁 RAG 技术的无限潜力，探索 AI 智能的新纪元。

RAG的工作原理‍‍‍‍‍‍‍
RGA的技术优势‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍
RGA的应用场景‍‍‍‍‍‍‍

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RAG的工作原理‍‍‍‍‍

RAG 是什么

RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成，是一种将信息检索与文本生成相结合的技术方法。在人工智能技术飞速发展的当下，RAG 作为 AI 2.0 时代的 “杀手级” 应用，正逐渐成为行业焦点。

在传统的问答系统中，若系统没有针对特定问题进行专门训练，就很难给出准确回答。而基于生成技术的模型，虽然能生成看似合理的文本，但可能会出现与事实不符的 “幻觉” 问题，并且对新知识的更新也存在一定滞后性。RAG 的出现，很好地解决了这些问题。它就像是一个聪明的助手，在回答问题之前，会先从庞大的知识库中检索相关信息，然后再结合这些信息生成答案，从而大大提高了回答的准确性和可靠性。

比如说，当你询问 “2024 年奥运会的举办地点和主要赛事有哪些” 时，传统的生成模型如果没有在 2024 年之后进行知识更新，可能无法准确回答。但 RAG 会通过检索最新的新闻报道、官方公告等资料，获取到准确的举办地点和赛事信息，然后为你生成详细且准确的回答。

RAG 的工作原理

RAG 的核心思想是通过 “检索 - 生成” 双重机制来提高生成模型的表现，具体工作流程可以分为问题理解与检索、生成阶段和输出优化三个步骤。

问题理解与检索

当 RAG 模型接收到用户的问题或请求时，就像一个敏锐的侦探接到了案件任务，它会迅速利用检索模块，从预定义的知识库或文档集合这个巨大的 “信息仓库” 中，寻找与问题最相关的文本片段。这些片段可以是短语、句子、段落甚至是整个文档，它们就像是案件中的关键线索，为后续的答案生成提供了重要依据。

在这个过程中，模型会对问题进行深入分析，理解其语义和意图。例如，当用户询问 “苹果公司最新款手机的特点有哪些？” 时，模型会识别出 “苹果公司”“最新款手机”“特点” 等关键信息，然后在知识库中搜索包含这些信息的文本片段。这个搜索过程并非简单的关键词匹配，而是基于语义理解的深度检索。就好比在一个装满书籍的图书馆里，不是仅仅根据书名中的关键词去找书，而是根据对问题含义的理解，去筛选那些真正与问题相关的书籍段落。

生成阶段

在获取了相关文本片段后，RAG 模型会将这些片段与原始问题结合，输入到生成模型（如 GPT、通义千问、文心一言等）中，就像是厨师将各种食材和调料放入锅中进行烹饪。生成模型会根据输入内容，利用自身强大的语言理解和生成能力，对这些信息进行整合、分析和处理，从而生成最终的答案或文本输出。

以刚才的苹果手机问题为例，生成模型会将检索到的关于苹果最新款手机特点的文本片段，与问题本身相结合，按照一定的逻辑和语言规则，组织生成一个完整、准确且有条理的回答，比如 “苹果公司最新款手机具有更强大的处理器，带来更流畅的使用体验；相机功能进一步升级，能够拍摄出更清晰、细腻的照片和视频；外观设计也有所创新，更加轻薄时尚……”

输出优化

为了确保生成的答案是相关且准确的，RAG 模型通常会在生成阶段加入后处理步骤，这就像是对烹饪好的菜肴进行精心摆盘和调味，以提升其品质和口感。常见的后处理步骤包括答案的置信度评估、多候选答案筛选等。

答案的置信度评估是指模型会对生成的答案进行可信度评估，判断其准确性和可靠性。如果置信度较低，模型可能会重新检索信息或调整生成策略，以生成更可靠的答案。多候选答案筛选则是模型会生成多个候选答案，然后根据一定的标准，如相关性、准确性、完整性等，筛选出最优的答案输出给用户。通过这些输出优化步骤，RAG 模型能够进一步提升生成结果的质量，为用户提供更满意的回答。

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RAG的技术优势

知识覆盖面广，更专业

通过引入检索机制，RAG 可以访问私有领域知识库，这使得它在处理涉及专业领域问题时，依然能够生成准确的答案。以医疗领域为例，当医生询问关于某种罕见病的最新治疗方案时，RAG 可以迅速检索到最新的医学研究报告、临床案例等资料，为医生提供权威、准确的信息，而传统的生成模型可能由于训练数据的局限性，无法给出如此专业的回答。再比如，在法律领域，律师在处理复杂案件时，RAG 可以帮助他们快速检索相关法律法规、以往案例等，辅助律师做出更准确的判断和决策。

生成内容的准确性和上下文相关性增强

相比于传统的生成模型，RAG 生成的内容更加可靠，因为它可以借助检索到的相关信息，确保生成的文本与问题或上下文高度相关。在传统的生成模型中，由于缺乏对外部信息的实时检索和整合，生成的内容可能会出现与实际情况不符的 “幻觉” 问题。而 RAG 在生成答案之前，会先从大量的文本数据中检索与问题相关的信息，然后将这些信息作为生成的依据，从而大大提高了生成内容的准确性和可靠性。例如，当用户询问 “苹果公司 2024 年发布的新产品有哪些特点？” 时，RAG 会通过检索最新的新闻报道、产品发布会资料等，获取到准确的产品特点信息，然后生成详细、准确的回答，而传统生成模型如果没有及时更新训练数据，可能会给出过时或不准确的答案。

灵活性和扩展性强

RAG 模型可以灵活地应用于不同的领域和任务中，只需更换或扩展其检索库，便能适应新的应用场景。在企业内部，不同部门可能有不同的知识需求，RAG 可以根据各部门的权限和需求，为其提供定制化的知识检索和生成服务。比如，研发部门需要查询技术文档和研究报告，销售部门需要了解产品优势和市场动态，RAG 都可以通过调整检索库，满足不同部门的需求。同时，随着业务的发展和知识的更新，RAG 的检索库也可以不断扩展和优化，以适应新的知识需求。

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RAG的应用场景

智能问答

在客服领域，RAG 技术的应用大幅提升了服务效率和质量。以电商客服为例，当消费者询问 “这款手机的电池续航能力如何？”“某品牌的衣服有哪些颜色可选？” 等问题时，基于 RAG 的智能客服系统能够迅速从产品知识库中检索相关信息，并给出准确回答。与传统客服系统相比，RAG 技术能够理解更复杂的问题，提供更个性化的服务，大大提高了客户满意度。在教育领域，RAG 可以为学生提供智能辅导和答疑服务。学生在学习过程中遇到问题，如 “如何理解牛顿第二定律？”“唐朝有哪些著名诗人及其代表作？”，RAG 系统可以快速检索相关教材、课件、学术论文等资料，为学生提供详细、准确的解答，帮助学生更好地理解和掌握知识。

在医疗领域，RAG 技术的应用为医生和患者都带来了极大的便利。医生在诊断过程中，可能会遇到一些罕见病或复杂病例，需要参考大量的医学文献和临床案例。RAG 系统可以帮助医生快速检索相关信息，提供诊断建议和治疗方案参考，辅助医生做出更准确的决策。患者在咨询健康问题时，如 “感冒了应该吃什么药？”“高血压患者需要注意哪些饮食问题？”，RAG 系统也能给出专业的解答，提高医疗服务的可及性。

在企业内部，RAG 可以用于构建知识库和智能问答系统，帮助员工快速获取所需信息。比如，员工在处理业务时遇到问题，如 “某个项目的进度如何？”“公司的某项政策是怎样规定的？”，只需在系统中输入问题，RAG 系统就能从企业内部的文档、报告、数据库等资源中检索相关信息，为员工提供准确的答案，提高工作效率。

内容生成

在新闻生成领域，RAG 技术能够结合最新的新闻事件和背景知识，生成高质量的新闻报道。例如，在报道一场体育赛事时，RAG 系统可以检索比赛的实时比分、球员数据、历史交锋记录等信息，以及相关的体育新闻和评论，然后生成一篇内容丰富、准确的赛事报道。与传统的新闻写作方式相比，RAG 技术能够更快地生成新闻内容，并且能够提供更全面的信息，满足读者对新闻及时性和深度的需求。

在技术文档编写方面，RAG 也发挥着重要作用。软件开发团队在编写技术文档时，需要参考大量的代码注释、设计文档、用户反馈等资料。RAG 系统可以帮助开发人员快速检索相关信息，并根据这些信息生成技术文档的初稿，大大提高了文档编写的效率和准确性。同时，RAG 系统还可以根据用户的需求，对文档进行个性化定制，如生成针对不同用户群体的使用手册、技术指南等。

辅助决策

在法律行业，律师在处理案件时需要查阅大量的法律法规、案例库和学术文献。RAG 技术可以帮助律师快速检索相关信息，提供法律依据和案例参考，辅助律师制定辩护策略或进行法律分析。例如，在处理一起合同纠纷案件时，律师可以通过 RAG 系统检索相关的合同法律法规、类似案例的判决结果等信息，为案件的处理提供有力支持。

在金融领域，投资经理在做出投资决策时，需要分析大量的市场数据、行业报告和公司财务报表。RAG 技术可以帮助投资经理快速筛选和分析这些信息，提供投资建议和风险评估。比如，在评估一家公司的投资价值时，RAG 系统可以检索该公司的财务数据、行业趋势、竞争对手情况等信息，为投资经理提供全面的分析报告，帮助他们做出更明智的投资决策。

技术突破方向

尽管 RAG 已经取得了显著进展，但仍面临一些挑战，如上下文长度限制、鲁棒性不足、混合方法（RAG+FT）的优化以及 LLM 角色扩展等问题，这些也成为了 RAG 未来技术突破的重要方向。

在上下文长度限制方面，大型语言模型（LLMs）在处理输入时有一个固定的上下文窗口大小，这限制了 RAG 一次性处理的信息量。对于一些需要大量背景知识的复杂问题，模型在生成回答时可能无法考虑所有相关的检索信息。为了解决这一问题，研究者们正在探索如何扩展 LLMs 的上下文窗口，以便能够处理更长的文本序列。此外，分块处理的方法也被提出，即将长文本分割成多个部分，分别进行检索和生成，然后再将结果整合起来。

鲁棒性也是 RAG 需要提升的关键领域。在检索过程中，噪声数据或矛盾信息的存在可能严重影响 RAG 的输出质量。此外，网络上的信息更新迅速，模型可能检索到过时或不准确的数据。为了提高 RAG 系统的鲁棒性，研究人员致力于改进检索算法，通过引入信任度评分机制来过滤不可靠的信息源，或者使用对抗性训练来增强模型对噪声的抵抗能力。同时，定期更新知识库也是确保信息准确性的关键措施。

随着 RAG 的发展，结合 RAG 和微调（FT）的策略正在兴起，但如何优化两者的集成方式仍需深入探索。虽然 RAG 技术在知识检索方面表现出色，但在某些特定任务中，微调可以进一步提高模型的适应性。研究者们正在尝试不同的集成策略，例如先进行 RAG 检索以获取相关信息，然后在这些信息的基础上进行 FT，以适应特定任务的需求；或者开发端到端的联合训练方法，使 RAG 和 FT 可以同时进行优化。

LLMs 在 RAG 框架中的传统角色主要是生成回答，但实际上其潜力远不止于此。LLMs 还可以用于检索、评估和生成内容，但目前这些功能的整合还不够完善。为了进一步扩展 LLMs 在 RAG 中的角色，研究者们正在开发新的架构，使 LLMs 能够更主动地参与到检索过程中，例如通过自我监督学习来提高检索的准确性。同时，探索 LLMs 在生成过程中的自我评估能力，也有助于提高生成内容的质量。

多模态扩展趋势

随着人工智能技术的不断发展，RAG 技术已超越了最初的文本问答范畴，开始向多模态领域扩展，包括图像、音频、视频和代码等。这一扩展不仅催生了创新的多模态模型，也为 RAG 带来了更广阔的应用前景。

现实世界的数据呈现出多样性，不仅仅局限于文本，还包括图像、声音和视频等多种形式。为了更好地理解和生成这些多样化的数据，发展能够处理多模态输入的模型成为必然趋势。从自动图像标注到视频内容理解，再到语音识别和代码生成，多模态 RAG 技术可以应用于更广泛的领域，满足不同行业的需求。随着人机交互的不断进步，用户期望能够通过多种方式与机器进行交流，包括语音、图像甚至视频。RAG 技术的多模态扩展能够提供更自然、更丰富的交互体验。

在图像领域，RA-CM3 和 BLIP-2 等模型在图像和文本的检索与生成方面取得了突破，它们通过在模型中集成视觉和语言处理组件，实现了跨模态的理解和生成能力。在音频和视频领域，GSS 方法和 UEOP 等技术通过结合音频和视频数据，提高了模型在这些领域的检索和生成能力。在代码领域，RBPS 和 CoK 等方法在代码检索和知识图谱问答任务中表现出色，通过集成知识图谱，为模型提供结构化的知识，帮助其更好地理解和生成代码。

以下是阿里云的RAG模块，值得我们学习